| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第8-12页 |
| 1.1.1 论文研究背景 | 第8-11页 |
| 1.1.2 论文研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外相关研究现状及总结 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国内外相关研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内外相关研究现状总结 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究目的及课题来源 | 第16页 |
| 1.3.1 论文研究目的 | 第16页 |
| 1.3.2 论文课题来源 | 第16页 |
| 1.4 论文研究内容安排 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评估及预警方法研究 | 第18-33页 |
| 2.1 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评估及预警方法的概述 | 第18-20页 |
| 2.2 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评价指标体系建立及权值的确定 | 第20-25页 |
| 2.2.1 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评价指标体系建立 | 第20-22页 |
| 2.2.2 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评价指标权重确定 | 第22-25页 |
| 2.3 基于模糊综合评判法的复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评估 | 第25-29页 |
| 2.3.1 模糊综合评价概述 | 第25-26页 |
| 2.3.2 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评估特征 | 第26-27页 |
| 2.3.3 基于模糊综合评价的复杂机电产品关键装配工序物料质量损失评估 | 第27-29页 |
| 2.4 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失遗传 BP 神经网络的预警技术 | 第29-32页 |
| 2.4.1 遗传 BP 神经网络概述 | 第29页 |
| 2.4.2 基于遗传 BP 神经网络的复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统研究 | 第33-42页 |
| 3.1 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统的需求 | 第33-34页 |
| 3.2 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测系统的体系结构 | 第34-39页 |
| 3.2.1 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测系统的结构体系 | 第34-36页 |
| 3.2.2 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统的功能结构 | 第36-37页 |
| 3.2.3 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统的网络支撑体系 | 第37-39页 |
| 3.3 复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统的运行模式 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 应用实例 | 第42-55页 |
| 4.1 贵阳 A 公司复杂机电产品关键装配工序物料质量损失控制管理需求 | 第42-43页 |
| 4.2 贵阳 A 公司复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统开发及实现 | 第43-45页 |
| 4.2.1 贵阳 A 公司复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统开发工具选型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 贵阳 A 公司复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统运行环境 | 第44-45页 |
| 4.3 贵阳 A 公司复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统应用 | 第45-53页 |
| 4.4 贵阳 A 公司复杂机电产品关键装配工序物料质量损失预测支持系统的应用效果 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62页 |
